Tipptasemel AI mudel on välja töötatud Meta teadlaste ja Heebrea Ülikooli koostöös ning see on muusika loomise protsessi revolutsiooniliselt muutnud. See uus mudel suudab võtta olemasolevad heli segmendid ja täiendada neid, lisades akorde, instrumente ja erinevaid stiile, võimaldades suuremat kontrolli loodava muusika üle. Näideteks selle mudeli abil loodud muusikast on R&B versioon “Luigejärvest” ja džässi versioon ooperist “Carmen”.
Kameleoni mudeliseeria Meta poolt võimaldab teksti ja pildi integreerimist igas võimalikus kombinatsioonis – tekstist tekstini, tekstist pildini, pildist tekstini ja rohkem. Chameleon 7B ja 34B mudelid on praegu välja antud ainult teaduslikel eesmärkidel tulenevalt võimalikest ohtudest.
Meta tutvustab ka uudset lähenemist kiiremate ja tõhusamate keelemudelite väljatöötamiseks mitme tokeni ennustuse kaudu. Need uued mudelid suudavad ette ennustada korraga mitu sõna, suurendades mudeli võimekust ja koolituse tõhusust.
Tutvustame AudioSeali, firma veel ühte huvitavat tööriista, uut tööriista helivee jälje kinnitusena, mille on loonud tehisintellekti abil, et takistada sellise sisu kuritarvitamist. AudioSeal võimaldab kiiret ja tõhusat tuvastamist tehisintellekti poolt loodud segmentidele isegi pikades heliklippides.
Lisateavet:
Üks oluline areng muusikatööstuses on tehisintellekti loodud muusikateoste tõus. Mitmeid tehisintellekti mudeleid on loodud muusika iseseisvaks komponeerimiseks, tulemuseks on suur muusikaarhiiv, mida saab kasutada erinevatel eesmärkidel, näiteks videode taustamuusikas, videomängudes ja reklaamides.
Veel üks oluline aspekt on tarbijate käitumise nihkumine tehisintellekti poolt koostatud muusikasoovituste suunas. Voogesitusteenused nagu Spotify ja Apple Music kasutavad tehisintellekti algoritme, et analüüsida kasutajate eelistusi ja harjumusi, luues personaalseid esitusloendeid ja soovitades uut muusikat kuulamisajaloo põhjal.
Põhiküsimused:
1. Kuidas mõjutavad Meta poolt välja töötatud tehisintellekti mudelid muusikaalases tööstuses inimmuusikute ja heliloojate rolli?
2. Milliseid eetilisi kaalutlusi tuleks arvestada tehisintellekti loodud muusika kasutamisel ärilistel eesmärkidel?
3. Kuidas mõjutab tehisintellekti integreerimine muusika loomisel autoriõiguste ja intellektuaalomandi seadusi?
Põhilised väljakutsed:
1. Tagada, et tehisintellekti loodud muusika säilitab loovuse ja emotsionaalse sügavuse sarnaselt inimeste loodud muusikaga.
2. Lahendada mured töökohtade asendamise osas muusikatööstuses tehisintellekti võimekuse tõttu muusikat komponeerida.
3. Navigeerida õiguslike keerukuste vahel seoses omandiõiguse ja autoritasudega tehisintellekti loodud muusikateoste osas.
Eelised:
1. Tehisintellekti mudelid saavad laiendada loovust, pakkudes muusikutele ja heliloojatele uusi tööriistu ja inspiratsiooni.
2. Tehisintellekti loodud muusika võib pakkuda kulutõhusaid lahendusi sisuloojatele, kes otsivad kohandatud muusikat.
3. Tehisintellekti algoritmidel põhinevad isikupärased muusikasoovitused võivad parandada kasutajakogemust ning kaasatust muusikaplatvormidel.
Puudused:
1. Inimeste puudutuse ja autentsuse kadumine muusikateosest, mis on loodud ainult tehisintellekti poolt.
2. Eetilised kaalutlused seoses tehisintellekti loodud muusika loojate atributsiooni ja tunnustamisega.
3. Sõltuvus tehisintellekti loodud muusikast võib piirata muusika tööstuses toodetava muusika mitmekülgsust ja originaalsust.
Seotud lingid:
– Meta
– Spotify
– Apple Music